\chapter[Veias das Mãos \\ {\small Gildo Soares e Hugo Brás}]{Veias das Mãos} 
\label{chap:iveiamao}
{\Large Gildo Soares e Hugo Brás}
\begin{quotation}
    \textbf{Sinopse}
  \fontsize{10}{12}
  \usefont{OT1}{cmr}{m}{n}
  \selectfont\\\\
Este capítulo é dedicado ao estado da arte no que se refere às
veias da mão.  Neste estudo referem-se algumas das questões
teóricas, sobretudo os seus fundamentos. Discutem-se, também, os
aspetos de aplicação.
\end{quotation}

\section{Introdução}
\label{sec:introveiasmao}
\lettrine[lines=3]{O}{} s sistemas biométricos baseados no padrão das veias da mão encontram-se 
cada vez mais em expansão devido à sua singularidade, universalidade e 
resistência contra ataques (Xiangqian Wu et al, 2010)\cite{XiangqianWu2010}. A Figura \ref{fig:veiasmao20_1} exemplifica um leitor de veias da mão.

\begin{figure}
  \centering
  \includegraphics[scale=0.5]{veiasmao20.png}
  \caption{Leitor das veias da mão numa caixa multibanco. 
    Fonte: \url{http://www.fagnersouza.com.br/2010/10/biometria-no-auto-atendimento.html}}
  \label{fig:veiasmao20_1}
\end{figure}

Comparado com outros meios biométricos, o padrão das veias é um 
sistema biométrico recente e ainda pouco explorado. Em 1990, 
foi apresentado o primeiro sistema biométrico para identificação, 
chamado “VeinCheck" (MacGregor et al, 1991) \cite{MacGregor1991}.

As veias da mão são uma característica do ser humano que pode 
ser utilizada como sistema de identificação biométrica 
apresentando como principais características:

\begin{itemize}
  \item Padrão quase único;
  \item Permanência do padrão ao longo dos anos;
  \item Metodo não invasivo, isto é, sem necessidade de contacto físico;
  \item Praticamente impossível de copiar ou falsificar;
  \item Na maior parte dos casos não é visível a olho nu;
  \item O padrão é diferente da mão direita para a mão esquerda, 
  sendo que, mesmo em gémeos verdadeiros o padrão é diferente (A. K. Jain \textit{et al.}, 2008)\cite{Ani08}.
\end{itemize}

Como as veias das mãos são uma característica interna de cada 
individuo, estas não são afetadas por atividades de desgaste, 
cicatrizes, cortes, etc (Anil K. Jain \textit{et al.}, 2004)\cite{Jain2004}. Assim, este tipo de  
identificação biométrica está a tornar-se 
uma das formas mais confiáveis de identificação atraindo também o 
interesse de muitos investigadores 
(K. C. Fan \textit{et al.}, 2004)\cite{Fan2004}, (Zhongbo Zhang \textit{et al.}, 2006)\cite{ZhongboZhang2006},  
(Debnath Bhattacharyya, 2009)\cite{Bhattacharyya2009}, (Kresimir Delac \textit{et al.}, 2004)\cite{Delac2004}, (Yuhang Ding \textit{et al.}, 2005)\cite{Ding2005}.

Anatomicamente, as veias são vasos sanguíneos entrelaçados com os 
músculos e ossos. A mão apresenta dois tipos de veias, as cefálicas e as 
basílicas. As veias basílicas apresentam-se como o grupo de veias existentes 
na superfície da mão, ver Figura \ref{fig:veiasmao03}(2). As veias cefálicas 
caracterizam-se por ser o grupo de veias responsável pela ligação das veias 
da mão com o restante sistema venoso presente no braço, ver Figura \ref{fig:veiasmao03}(1). 
As artérias transportam no sangue oxigénio desde os pulmões a todas as 
partes do corpo, sendo que depois de libertar o oxigénio, o sangue retorna 
ao coração através das veias. Ao contrário do sangue transportado pelas 
artérias o sangue das veias, não contém oxigénio e absorve a radiação num 
comprimento de onda entre os 740nm a 960nm, ficando as veias representadas 
por uma tonalidade escura (J. M. Cross \textit{et al.}, 1995)\cite{Cross1995}, 
(Fujitsu Laboratories Ltd, 2003)\cite{Ltd2003}, sendo esta uma 
forma de captar o padrão das veias da mão.

\begin{figure}
  \centering
  \includegraphics[scale=0.5]{veiasmao03.png}
  \caption{Exemplo das veias da mão. 1 - Veias Cefálicas; 2 - Veias Basílicas. (Ajay Kumar \textit{et al.}, 2009)\cite{AjayKumar2009}}
  \label{fig:veiasmao03}
\end{figure}

O processo de aquisição do padrão das veias da mão é um processo 
fácil de implementar e consiste em ter uma fonte de radiação 
infravermelha num determinado comprimento de onda, onde as veias são 
detectadas devido à absorção da radiação pelos vasos sanguíneos. Esta é 
uma forma que pode ser utilizada em qualquer outra parte do corpo, mas a 
preferência cai na mão e nos dedos, dada a sua universalidade.
O processo de identificação pode complicar-se dado que que as veias não 
são visíveis a olho nu e normalmente estão entrelaçadas com os músculos, 
sendo que aspetos da pele como a cor, pêlos da mão, temperatura, etc, podem 
dificultar o seu reconhecimento. A Figura \ref{fig:veiasmao01} exemplifica 
esquemas de detetores de veias da mão.

\begin{figure}
  \centering
  \subfigure[Protótipo de Septimiu Crisan \textit{et al.}, 2010 \cite{SeptimiuCrisan2010}\label{fig:veiasmao01_1}]{\includegraphics[scale=0.6]{veiasmao01.png}}
  \subfigure[Protótipo de Yuan Zhao \textit{et al.}, 2011 \cite{YuanZhao2011}\label{fig:veiasmao01_2}]{\includegraphics[scale=0.6]{veiasmao02.png}}
  \caption{Esquemas de detectores do padrão das veias da mão.}
  \label{fig:veiasmao01}
\end{figure}

Tendo em conta as propriedades ópticas, o sistema de aquisição de 
imagem tem que apresentar uma fonte de luz uniforme, com uma 
direcção constante, sendo que o contraste resultante deve ser 
o mais afinado possível de forma a reduzir o tempo de processamento 
da imagem adquirida.


\section{Teoria}
\label{sec:teoriaveiasmao}

Um sistema biométrico de reconhecimento do padrão das veias pode 
ser caracterizado por 5 fases (L. Wang \textit{et al.}, 2005)\cite{L.Wang2005}: Aquisição da Imagem, 
Processamento ou Tratamento, Segmentação, Extração, 
Comparação; Ver a Figura \ref{fig:veiasmao05}.

\begin{figure}
  \centering
  \includegraphics[scale=0.4]{veiasmao05.png}
  \caption{Modelo de um sistema de verificação do padrão das veias (Lingyu Wang \textit{et al.}, 2008)\cite{LingyuWang2008}.}
  \label{fig:veiasmao05}
\end{figure}

\subsection{Aquisição da Imagem}
\label{sec:aquisicaoteoriaveiasmao}

A aquisição das imagens do padrão das veias pode ser feita capturando a 
radiação infravermelha, no infravermelho próximo
(\textbf{NIR} – \textit{near infrared}), ver Figura \ref{fig:veiasmao13_1}, 
ou em alternativa utilizando uma câmara térmica, no infravermelho distante
(\textbf{FIR} – \textit{far infrared}), ver Figura \ref{fig:veiasmao15}(a).

No entanto, as imagens de melhor qualidade são as obtidas através da radiação 
próxima do espectro infravermelho (S. Zhao \textit{et al.}, 2007)\cite{S.Zhao2007}.


\begin{figure}
  \centering
  \includegraphics[scale=0.55]{veiasmao06.png}
  \caption{Espectro eletromagnético. Fonte, \url{http://en.wikipedia.org/wiki/Electromagnetic_spectrum}}
  \label{fig:veiasmao06}
\end{figure}


A Figura \ref{fig:veiasmao07_1} apresenta dois exemplos de equipamentos de aquisição de imagens, 
sendo que a Figura \ref{fig:veiasmao12} mostra o protótipo utilizado num estudo que compara identificação 
biométrica através do padrão das veias da palma e do dorso da mão com apenas uma destas (Sanchit \textit{et al.}, 2011)\cite{Sanchit2011}.

\begin{figure}
  \centering
  \subfigure[(Xiangqian Wu \textit{et al.}, 2010)\cite{XiangqianWu2010}\label{fig:veiasmao07}]{\includegraphics[scale=0.4]{veiasmao07.png}}
  \subfigure[(Sanchit \textit{et al.}, 2011)\cite{Sanchit2011}\label{fig:veiasmao12}]{\includegraphics[scale=0.2]{veiasmao12.png}}
  \caption{Equipamentos de aquisição de imagens.}
  \label{fig:veiasmao07_1}
\end{figure}

\subsection{Processamento ou Tratamento}
\label{sec:processamentoteoriaveiasmao}

Após a captura de imagem, é necessário remover toda a informação 
desnecessária da imagem, através das seguintes 
etapas (Xiangqian Wu \textit{et al.}, 2010)\cite{XiangqianWu2010}:

\begin{itemize}
  \item transformação para imagem binária;
  \item detecção de contorno da mão;
  \item procura de pontos-chave;
  \item identificação da região de interesse (ROI – \textit{Region Of Interest});
  \item normalização.
\end{itemize}

A transformação para imagem binária serve para identificar o fundo 
da imagem, sendo os contornos da mão obtidos através da remoção do fundo da imagem 
obtida na etapa anterior. Após este passo são extraídos os pontos-chave, de modo 
a efectuar a identificação da região de interesse, 
como exemplificado nas Figuras \ref{fig:veiasmao13}, \ref{fig:veiasmao14} e \ref{fig:veiasmao15}.

Um dos métodos para identificar a região de interesse é utilizar dos 
intervalos entre os dedos, obtidos através pela distância entre o 
ponto médio da mão até ao contorno da mesma, de forma a identificar 
$P_{1}$ e $P_{2}$, onde o $P_{1}$ é dado pelo vale entre o dedo 
mindinho e o dedo anelar e $P_{2}$ é dado pelo vale entre o dedo médio 
e o dedo indicador. A região de interesse é representada pelos pontos 
$P_{1}$, $P_{2}$, $P_{3}$ e $P_{4}$ onde $ l_{P_{1}P_{3}} = 1.4 * l_{P_{1}P_{2}}$, 
onde $l$ é  distância corresponde à distância entre pontos, ver Figura 
\ref{fig:veiasmao15}(c)(d) (Lingyu Wang \textit{et al.}, 2008) \cite{LingyuWang2008}.

Ajay Kumar \textit{et al.} \cite{AjayKumar2009}, obtém os pontos através da forma dos nós dos dedos da mão, ver Figura \ref{fig:veiasmao14}.


\begin{figure}
  \centering
  \subfigure[Aquisição\label{fig:veiasmao13_1}]{\includegraphics[scale=0.3]{veiasmao13_1.png}}
  \subfigure[Contornos e ponto de interesse\label{fig:veiasmao13_2}]{\includegraphics[scale=0.3]{veiasmao13_2.png}}
  \subfigure[Região de interesse\label{fig:veiasmao13_3}]{\includegraphics[scale=0.4]{veiasmao13_3.png}}
  \caption{Processamento da Imagem (NIR).(Xiangqian Wu \textit{et al.}, 2010) \cite{XiangqianWu2010}}
  \label{fig:veiasmao13}
\end{figure}

\begin{figure}
  \centering
  \includegraphics[scale=0.18]{veiasmao14.png}
  \caption{Processamento da Imagem (NIR). (a) Aquisição, (b) transformação binária da imagem, (c) deteção dos contornos da mão, (e) extração da região de interesse, (f) extração do esqueleto das veias. (Ajay Kumar \textit{et al.}, 2009) \cite{AjayKumar2009}}
  \label{fig:veiasmao14}
\end{figure}

\begin{figure}
  \centering
  \includegraphics[scale=0.4]{veiasmao15.png}
  \caption{Processamento da Imagem (FIR). (a) Aquisição. (b) Contornos da mão, (c) Perfil dos contornos da mão, (d) Região de interesse. (Lingyu Wang \textit{et al.}, 2008)\cite{LingyuWang2008}}
  \label{fig:veiasmao15}
\end{figure}


\subsection{Segmentação}
\label{sec:segmentateoriaveiasmao}

A segmentação consiste em tornar mais nitido o padrão das veias, em certos casos existe a necessidade 
de efectuar um aperfeiçoamento de modo a obter uma 
correta estrutura das veias. Para tal, é efetuada a aplicação de diferentes 
tipos de filtros, por forma a remover a maioria do ruído existente, 
obtendo-se assim um segmento mais claro para a extração do padrão das veias.

\subsection{Extração}
\label{sec:extracaoteoriaveiasmao}

Um dos métodos para a extração da forma das veias, é obter o contorno do 
padrão das mesmas. Existem vários algoritmos que o permitem fazer, sendo um deles 
a utilização do afinamento (\textit{thinning}), como pode ser observado na 
Figura \ref{fig:veiasmao16_2}(a), em que o padrão das veias é extraído mantendo o aspeto original. 
Vários investigadores defende um modo diferente de extração do padrão das veias, L.Wang \textit{et al.}\cite{LingyuWang2008}, após aplicar o algoritmo de afinamento, aplica ainda a curva polinomial de forma a suavizar as linhas,  ver Figura \ref{fig:veiasmao16_2}(b).

\begin{figure}
  \centering
  \includegraphics[scale=0.07]{veiasmao16_2.png}
  \caption{Esquema das veias da mão. (a) Padrão das veias após algoritmo de afinamento, (b) Padrão das veias após a aplicação da curva polinomial, (c) Identificação de veias bifurcadas e veias finais L.Wang \textit{et al.}\cite{LingyuWang2008}}.
  \label{fig:veiasmao16_2}
\end{figure}

\subsection{Comparação}
\label{sec:comparateoriaveiasmao}

A etapa de comparação é a etapa onde se compara as características do padrão 
da imagem capturada com uma imagem existente na base de dados. 
A comparação pode ser feita através de identificação, ou seja não existe 
referência de quem se pretende identificar, deve o sistema permitir a 
identificação da imagem efetuando a comparação com todos os registos 
existentes. Ou através de autenticação, isto é, além do padrão das veias 
e também indicado ao sistema o individuo, sendo este processo de 
comparação mais célere que o anterior.

\section{Aplicações}
\label{sec:apliveiasmao}

Em 2005, a Fujitsu venceu o prémio Internacional de inovação do \textit{The Wall Street Jornal} 
na categoria de Redes de Segurança, devido à criação de um sistema biométrico baseado no padrão
das veias da mão.

Esta tecnologia encontra-se implementada em acessos a salas de 
hospitais, em acesso a dados pessoais em determinadas instituições, em Bancos, etc.

No Japão, mais de 16 mil bancos já contam com esta tecnologia. No Brasil os clientes 
do Banco Brasdesco possuem este sistema de identificação em todas as caixas multibanco e de 
atendimento automático. A Figura \ref{fig:veiasmao20} apresenta alguns exemplos de sistemas 
biométricos utilizados em caixas multibanco.

\begin{figure}
  \centering
  \subfigure[Fonte: \url{http://infofares.blogspot.pt/2011/08/o-poder-da-veias-biometria.html}]{\includegraphics[scale=0.7]{veiasmao22.png}}
  \subfigure[Fonte: \url{http://www.quenerd.com.br/blog/que-nerd/dispositivos-biometricos-da-ficcao-que-ja-existem}]{\includegraphics[scale=0.4]{veiasmao24.png}}
  \caption{Caixas de multibanco com Leitor de veias da mão.}
  \label{fig:veiasmao20}
\end{figure}

Em Abril de 2011, a Fujitsu, apresentou um novo leitor, que apresenta cerca de 22mm de largura 
e 11,2mm de altura (Figura \ref{fig:veiasmao19}), cerca de 70\% inferior ao sensor (Figura \ref{fig:veiasmao18}), 
que a Fujitsu tem à venda. Este leitor pode ser considerado o mais 
pequeno leitor do padrão das veias da mão do mundo. Possui uma lente que capta até 
20 imagens das veias da mão do utilizador. Em relação à Taxa de Falsa Rejeição 
(\textbf{TFR} ou \textbf{FRR} – \textit{False Reject Rate}) é apenas 0,01\% 
dos casos, enquanto a Taxa de Falsa Aceitação (\textbf{TFA} ou \textbf{FAR}
 – \textit{False Accept Rate}) não passa de 0,00008\%. A performance deste leitor é a seguinte\footnote{Utilizando o um processador Intel® Pentium®4 3.0GHz/USB2.0}(Fujitsu Frontech)\cite{FRONTECH}:

\begin{itemize}
  \item Verificação (1:1): 0,8 segundos, onde 0,2s na detecção da mão, 0,4s na captura e 0,2s na comparação;
  \item Identificação (1:N): 3,0 segundos\footnote{N = 1000 mãos de 500 pessoas}.
\end{itemize}

\begin{figure}
  \centering
  \includegraphics[scale=0.3]{veiasmao19.png}
  \includegraphics[scale=0.3]{veiasmao23.png}
  \caption{O mais pequeno Leitor de veias da mão da Fujitsu. Fonte: Fujitsu Frontech.}
  \label{fig:veiasmao19}
\end{figure}

\begin{figure}
  \centering
  \includegraphics[scale=0.5]{veiasmao18.png}
  \caption{Leitor Fujitsu. Fonte: Fujitsu Frontech.}
  \label{fig:veiasmao18}
\end{figure}

Segundo a Fujitsu os primeiros equipamentos a incorporar este sistema serão 
os portáteis empresariais, sendo que um portátil com um sensor destes 
deve custar cerca de \$240 a mais.

\begin{figure}
  \centering
  \includegraphics[scale=0.4]{veiasmao21.png}
  \caption{Portátil com Leitor de veias da mão. Fonte: Fujitsu Frontech.}
  \label{fig:veiasmao21}
\end{figure}




\section{Conclusões}
\label{sec:concluveiasmao}

Em comparação com outros tipos de reconhecimento biométrico, o
reconhecimento pelas veias da mão apresenta vantagens de ser
universal, não ser invasivo, e de ser praticamente impossível a sua
falsificação. 

Cientificamente não é possível provar que o padrão das veias da mão é
único. As artérias encontram-se nas zonas mais profundas da mão e
apresentando uma menor variação de individuo para individuo, as veias
que se encontram numa camada mais superficial da mão e com uma grandes
variação de padrões (Niessen, 2007)\cite{Niessen2007}, mas devido
ainda ao baixo volume de padrões das veias da mão investigados, não é
possível afirmar que o padrão das veias da mão é único. O facto do 
padrão das veias da mão ser considerado único num sistema de 
identificação, também, dependente da sensibilidade dos
dispositivos utilizados para fazer a sua captura da imagem, e da forma
como é feito o processamento da imagem capturada, dispositivos que
geram imagens de baixa qualidade com bastante ruído podem permitir 
que padrões de veias parecidos se tornem iguais devido ao ruído, 
comprometendo singularidade do padrão. 

O tratamento das imagens capturadas podem ser feitos de várias formas
utilizando vários algoritmos diferentes. A grande dificuldade é obter
apenas o padrão da veia e ignorar todo o ruído presente na imagem, até
obter apenas o esqueleto das veias com o máximo de informação, dado
que quanto menor informação houver maior será a taxa de existirem
padrões iguais. O mesmo se aplica à comparação entre padrões de veias,
quantos menor for a informação comparada maior será a taxa de falsas
aceitações. A comparação de padrões deve ser suficientemente rigorosa
para evitar falsas aceitações, mas deve permitir uma alguma
flexibilidade para não aumentar a taxa de falsas rejeições devido a
pequenas variações no padrão que possam surgir devido a variações
pequenas variações do  dia a dia. 

Resultados de testes realizados pelos fabricantes da equipamentos
biométricos geralmente mostram taxas de erro bastantes baixas, no
entanto é difícil comprovar estes dados devido à falta de informação
sobre os métodos utilizados e as condições onde os testes foram
realizados, pois esta indústria tem bastantes segredos (International
Biometrics Group, 2003)\cite{Group2003}. 

A implementação de um sistema biométrico de padões das veias da mão é
de baixa complexidade, sendo o fator económico uma das desvantagens
comparativamente com outros sistemas biométricos.
